Теория вероятностей

Теория вероятностей: биноминальный закон, закон Пуассона. Задачи. Независимо друг от друга 10 чел. Садятся в поезд, содержащий 15 вагонов. Вероятность того, что все они поедут в разных вагонах?

Рубрика Математика
Вид лабораторная работа
Язык русский
Дата добавления 07.10.2002
Размер файла 30,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Независимо друг от друга 10 чел. Садятся в поезд, содержащий 15 вагонов.

Вероятность того, что все они поедут в разных вагонах?

Р= число близких иходов = 15….14…….- 6 = 15 ! -2

Число элемент. исходов 15*15*15…15 5 ! 1,88 * 1е

10 раз 50

15 _____________________________________

2. В электрической цепи последовательно включены 3 элемента, работающие

независимо друг от друга. Их вер-ть отказов равны 1 49 1 .

Найти вероятность того, что тока не будет? 50 ; 50 ; 4

-- - -

А -ток есть

Аi - i-й прибор не исправен

Р (А) = 49 Р (А2)= 1 Р ( А3) = 3

50 ; 50 ; 4

_

Р (А)=1-Р(А) = 1-Р (А1 А2 А3 ) = 1-Р (А1) Р (А2)* Р (А3) = 1- 49 * 1- 3 = 9,753

50 50 4 10,000

____________________________________________________________________________________________

3. Вер-ть попадания хотя бы раз в мишень при 12-ти выстрелах равно 41 .

Найдите вер-ть попадания при одном выстреле? 50

Аi - успешный i - выстрел

_________

Р = 41 = 1-Р ( А1 …..А12) - не попали ни в одном случае из 12-и выстрелов =

50

__ __ _ 12 12

= 1 - Р (А1) …..Р (А12) = 1 - Р (А1) ; 41 = 1-Р (А1)

50

Найти Р (А1)

_ 12

Р (А1) = 1- 41 = 9

50 50

_ 12__

Р (А1) = 9

50

_ 12__

Р (А1) = 1-Р (А1) = 1 - 9 0,133

50 ___________________________________________

Имеются 28 билетов, на каждом из которых написано условие нескольких

задач. В 13 билетах задачи по статистике, а в остальных 15 - задачи по теории

вероятности. 3 студента выбирают на удачу по одному билету. Найти вероятность

того, что хотя бы одному из студентов не достанется задача по теории вероятности.

Аi -студенту достанется задача по теории вероятности

А - всем достанется задача по теор. вероят.

А = А1 А2 А3

А - хотя бы одному не достанется задача по теор.вероят.

_

Р (А) = 1 - Р(А) = 1- Р (А1 А2 А3) = 1 - Р *(А3) * Р (А1 А2) = 1-Р *(А3) * Р *

А1А2 А1А2 А1

*(А2)*Р (А1)= 1 - 15 * 14 * 13 = 0,265

28 27 26

В ящике содержится 6 деталей, изготовленных на 1-м заводе, 2 детали на 2-м заводе

и 4 детали на 3-м заводе. Вероятность брака на заводах равна 19 , 19 и 59

20 50 100

Найти вероятность того, что наудачу извлеченная деталь будет качественная.

Н1 - деталь с 1-го завода

Н2 - деталь со 2-го завода

Н3 - деталь с 3-го завода.

Р(Н1) = 6 = 1 ; Р(Н2) = 2 = 1 ; Р(Н3) = 4 = 1

12 2 12 6 12 3

А - извлеченная деталь качественная

_ _ _ _

Р (А) = Р *(А) * Р (Н1) + Р *(А) * Р (Н2) + Р *(А)*Р (Н3) =19 * 1 + 19 * 1 + 59 *1=147=

Н1 _ Н2 Н3 20 2 50 6 100 3 200

Р (А) = 1 - Р (А) = 53/200

__________________________________________________________________________________________

Независимые вероятные величины Х,У представляют только целые значения

Х: от 1 до 16 с вер-ю 1

16

У: от 1 до 23 с вер-ю 1

23

Р ( Х+У = 32)

Х У Р (Х=9; Х =23) = P (Х=9) * Р (У = 23) = 1 * 1

9 23 16 23

10 22

P ( X+y=32 )=P ( X=8, y=23 ) + P ( X=10; y=12 )+…+P ( y=16,X=16 )=

16 16 = 8* 1 * 1 = 1

23 46

_________________________________________________________________________________________

Независимые случайные величины Х , У принимает только целые значения.

Х: от 1 до 14 с вероятностью 1

14

У: от 1 до 7 с вероятностью 1

7

Найти вероятность того, что Р (Х У)

Если У = 7, то 1 Х 6 1 * 6

14

Если У = 6 то 1 Х 5 1 * 5

7 14

Если У = 5 то 1 Х 4 1 * 4

14

Если У = 4 то 1 Х 3 1 * 3

14

Если У = 3 то 1 Х 2 1 * 2

14

Если У = 2 то 1 = Х 1 * 1

7 14

Р (ХУ) = 1 * 6 + 1 * 5 + 1 * 1 = 1+2+3+4+5+6 = 21 = 3

7 14 7 14 7 4 7 * 14 714 14

_________________________________________________________________________________________

Независимые величины Х1……Х7 принимают только целые значения от

0 до 10 с вероятностью 1

11

Найти вероятность того , что Р(Х1…….Х7) = 0

Р (Х1……Х7 =0) = 1-Р (Х1….Х7 0) = 1- Р( Х10….Х7 )=1-Р( Х10 )*Р (Х20)

7

*….* Р(Х70) = 1 - 10 * 10 = 1 - 10

11……. 11 11

7 раз

Независимые случайные величины Х, У, Z принимают целые значения

Х: от 1 до 13 с вероятн-ю 1

13

У: от 1 до 12 _____/_____ 1

12

Z от 1 до 9 _____/_____ 1

9

Вероятность того, что Х;У;Z. примут разные значения?

Пусть “Z” приняло какое-то значение “а”. Р (Уа) = 11

12

Пусть при этом У= в

Р (Z a; Z в) = 11 ; Р = 11 * 11

13 12 13.

_______________________________________________________________________________________

10.

Х

1

4

7

Р

0,1

0,4

0,5

м = М (Х) - ? М (Х) = 0,1+1,6+3,5 = 5,2

Р ( Х м) - ? Р ( Х 5,2) = Р(Х=1) + Р(Х=4) = 0,5

___________________________________________________________________________________________

11.

Х

2

3

5

Р

0,2

0,3

0,5

2

Х

4

9

25

Р

0,2

0,3

0,5

Д (Х) - ?

М(Х) = 0,4+0,9+2,5=3,8

2

М (Х ) = 0,8+2,7+12,5 = 16

2 2 2

Д (Х) = М (Х ) - М (Х) = 16 - 3,8 = 1,56

______________________________________________________________________________________________________________

12. Независимые величины Х1,…….,Х9 принимают целое значение - 8, - 7,…..,5,6

с вероятностью 1

15 9

Найти М (Х1,Х2,…..,Х9) * М (Х2,….,Х9) = М (Х1) * М(Х2)*….* М(Х9) =М (Х9)

М (Х1) = 8 * 1 - 7 * 1 * 6 * 1 - … + 5 * 1 + 6 * 1 = 1 (-8-7-5….+5+6) = -1

15 15 15 15 15 15

9 9

= М (Х1) = ( -1) = -1

13.

Х

8

10

12

14

16

Р

0,25

0,2

0,2

0,2

0,25

м= М (Х)-? М (Х) = 2 + 2 + 1,2 + 2,8 + 4 = 12

д(Х) -? 2 2

Р ( (Х-м) ) Д (Х) = М (Х - М (Х) ) = М (Х-12)

Х-12

-4

-2

0

2

4

Р

0,25

0,2

0,1

0,2

0,25

2

(Х-12)

1

4

0

Р

0,5

0,4

0,1

2

М (Х-Р) = 8+1,6

_____

(Х) = (Х) 3,1

Р ( Х -12 3,1 ) = Р (-3,1Х -12 3,1) = Р (8,9Х15,1) =

= Р (Х=10) + Р (Х=12) + Р (Х=14) = 0,5

___________________________________________________________________________________________________________

14. Х, У - неизвестные случайные величины

М (Х) = 3 8 2 2 2 2 2

М (У) =2 Д(ХУ) = М( ХУ ) - М (ХУ) = М (Х ) * М (У ) - [ М (Х)*М (Х)] =

Д(Х) = 4 2 2 2 2

Д(У) = 8 Д (Х)=М(Х ) - М (Х) = М (Х ) = Д (Х) + М (Х) = 4 + 9 = 13

Д (Х У) 2 2

М (У ) = Д (Х) + М (У) = 8 + 4 = 12

2

= 12*13 - (2 * 3) = 156 - 36 = 120

__________________________________________________________________________

15. Х, У - независимые неизвестные величины. Принимают значение 0 и 1.

Р (Х=0) = 0,3 2 2 2 2 2

Р (У=0) = 0,6 М(Х+У) + М (Х + 2ху +у ) = М (Х ) +2М (Х) * М (У) + М (У ) =

2

М (Х+У)

2

Х , Х

0

1

Р

0,3

0,7

2

Х , Х

0

1

Р

0,6

0,4

2

М (Х) = 0,7 = М (Х )

2

М (У) = 0,4 = М ( У )

= 0,7 + 2 * 0,7 * 0,4 + 0,4 = 1,66

16. Х, У независимые неизвестные величины Принимают значение 0 и 1.

(задание как в 15).

Х

0

1

Р

0,3

0,7

У

0

1

Р

0,5

0,5

х - у

М (3 ) - ?

х-у х -у х -у

М (3 ) = М (3 * 3 ) =М (3 ) * М (3 ) = 2,4 * 2 = 1,6

3

х

3

1

3

Р

0,3

0,7

3

1

1

3

Р

0,5

0,5

Х -у

М (3 ) = 0,3 + 2,1 = 2,4 М (3 ) = 0,5 + 0,5 = 4 * 0,5 = 1

3 3 3

_____________________________________________________________________________________________________________

17. Производится 10240 независимых испытаний, состоящих в том, что

подбрасываются 9 монет

Х - число испытаний, в которых выпало 3 герба

М (Х) -?

1-испт. - 9 монет

9 испытаний Р = 1

2

3 3 6 3 9

Р(Г = 3) = С9 * ( 1 ) * ( 1 ) = С9 * ( 1 ) = 84 * 1 - 21 = …

2 2 2 512 128

n = 10240 испытаний

Р = 21 ; М (Х) = np = 21 * 10240 = 1680

128

18. В серии независимых испытаний (одно испытание за ед.времени)

вероятность наступления А равна 1

8.

Пусть Т-время ожидания наступления события А 14 раз. Найти М (Т)1 Д (Т).

Х1 - время ожидания до первого наступления А

Х2 - время ожидания от первого наступления А до 2-го

Т = Х1 + Х2 +Х3 + …..Х14

Хi Р = 1

8 7/8

М (Хi) = 1 = 8 ; d = 7 Д (Хi) = d = = 56

8 8 2 2

p 1/8

М (Т) = 14М * (Х1) 14 * 8 = 112

Д (Т) = Д(X1 ) = 14 * 56 = 784

19. Величины Х1 …..Х320 распределены по Биноминальному закону с параметрами

п =4, р = 3 Найти М (Х1 + Х2 + …+ Х320)=?

8

2 2 2

М (Х1 + …..+Х 320) = 320М (Х1 ) = Х1 - биноминальное

2 2 М (Х1) = пр = 3

= М(Х1 ) = Д(Х1) + М (Х1) = 2

2 Д (Х1 ) = nрq = 3 * 5 = 5

= 15 + 3 = 15 + 9 = 51 2 8 16

16 2 16 4 16

= 320 * 51 = 1020

16

_____________________________________________________________________________________________________________________

20. Величины Х1 …..Х18 распределены по закону Пуассона с одинаковым

мат. ожиданиям равным 8.

2 2

Найти М (Х1 +…+ Х18 ) - ?

M (Х) = Д (Х) = = 8

2 2 2 2

М (Х1 +…+ Х18 ) = 18 М (Х1 ) = 18 (Д (Х1) + М (Хi ) )=18(8 + 64)=18 * 72=1296

_________________________________________________________________________________________________________

21. Х - равномерно распределён на отр. - 8,2

Р ( 1 )5 = Р (0 Х 1 ) = (0 Х 0,5) =

Х 5

1 - 5 0 ; 1 - 5Х 0; Х -1/5 0 (0 Х 0,5)

Х Х Х

1 - 5Х 0; Х - 1/5 0

Х Х

х, в

0,Ха 0; Х а

f (Х)= 1 ; а Х в F (Х) = х - а ; а Х а 0 Х 1/5

в -о в -а

0,Х в 1, Х B

F (Х) = Х + 8 = F (1/5) - F ( 0 ) =1/5 + 8 - 8 = 1

5 10 10 50

_______________________________________________________________________________________________________________________

22. Х - равномерно распределена на отр. -17; 10

2 2

Р ( Х 64) = 1- Р ( Х 64) = 1 - 16

27

2

Р (Х 64 ) = Р (-8 Х 8) =

0; Х -17

F(Х) = Х + 17 , -17 Х 10

27

1, Х 10

= F (8) - F (-8) = 8 + 17 - -8 + 17 = 16

27 27 27

______________________________________________________________________________________________________________

23. Х - равномерно распределена на отр. -1; 1

8/9 X [a,b] ; f (x)

М ( Х ) a 0; x <-1

M(x)= ? x f(x) dx f (x)= -1<x<1

b 0; x>1

a

M((x))=? (x) f (x) dx

b

8/9 1 8/9 17/9 1

M(X ) = ? Ѕ* X DX = Ѕ * X = 9/17

-1 17/9 -1

24. Х - равномерно распределена на отр. 0.1

9/10 9/10

Д ( 19Х ) = 361 (Х )

9/10 9/10 2 2 9/10 9/4 2 9/10 9/10 * 2

Д (Х ) = М ( (Х ) ) - М (Х ) = М (Х ) - М (Х ) Х

__________________________________________________________________________________________________________

25. Х - равномерно распределена на отр. 5; 8 * Д (24x+ 36) - ?

Д (24Х + 36) = Д (24Х) = 576 * Д (Х) = 576 * 3 = 432

2 4

Д (Х) = ( в - а )

12

2

Д (Х) = 8 - 5 = 9 = 3

12 12 4

_______________________________________________________________________________________________________________

26. Х1,……Х2 - Независимые и распределенные по показательному закону.

2

Найти М (Х1 + Х2 + …..+ Х10) , если М (Хi ) = 4.

М (Х) = 1

Д (Х) = 1

2

M (Хi ) = Д (Хi) = 16

2 2 2

М (Х1 +….+ Х10) =Д(Х1 +…+ Х10) + М (Х1 +….+ Х10) =10Д (Х1)+ 10М (Х1) =

2

= 160 + ( 10 * 4) = 1760

_________________________________________________________________________________________________________________

2

М(Х) =1/ ; Д(Х) = 1/

27. Х -распределен по показательному признаку

2

Найти М [ (Х + 8) ] , если Д (Х) = 36 М (Х)=6

2 2 2 2

М (Х + 8) = M(Х + 16х + 64) = М (Х ) + 16М (Х) + М (64) = Д (Х) + М (Х) +

+ 16 М(Х) + 64 =36 + 36 + 96 + 64 =232

____________________________________________________________________________________________________________

28. Х -показательное распределение; Х - показательный закон

0, Х < 0

F (Х) = -2х

1 - е , Х >0, Найти Ln (1 - Р ( Х < 6) ) = Ln (1 - F (6) ) =

-6/7 -6/7 -6/7

= F (6) = 1 - е = Ln ( 1 - (1 - е ) ) = Ln е = - 6/7

29. (Х) - случайная величина

0, Х < 10

ѓ (Х) = С ; Х ? 10

5

Х

С - ? ; М (Х) - ?

опр. B -5

? ѓ (Х)dх = 1 = ? с dх = lim ? = cdx = C lim ? X dx =

10 10 5 b-> 10 5 b-> 10

Х X

b

-4 -4 4 4 4

= C * lim X = C lim - b + 10 = C * 10 = 1 = C 10 =

b-> -4 b-> 4 4 4 4

10

4

= C = 4 * 10

0; Х 10

ѓ (Х) = 4

4 * 10 , Х 10

5

Х

4

М (Х) = ? Х ѓ (Х) dx = ? 4 * 10 dx

10 10 4

Х

_________________________________________________________________________________

30. Х - нормальная случайная величина

М (Х) = 16

Д (Х) = 25

? - Р (Х10,5)

= 1 - 10,5 - 16 = 0,5 + (1,1) = 0,5 + 0,364 = 0,864

5

________________________________________________________________________________________

Р (d X b ) = b - m - d - m

2. P ( X b ) = 1 + b - m

3. P ( X b ) = 1 - b - m

2


Подобные документы

  • Вероятность и ее общее определение. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Дискретные случайные величины и их числовые характеристики. Закон больших чисел. Статистическое распределение выборки. Элементы корреляционного и регрессионного анализа.

    курс лекций [759,3 K], добавлен 13.06.2015

  • Пространство элементарных событий. Понятие совместных и несовместных событий и их вероятностей. Плотность распределения вероятностей системы двух случайных величин. Числовые характеристики системы. Закон генеральной совокупности и его параметры.

    контрольная работа [98,1 K], добавлен 15.06.2012

  • Описание случайных ошибок методами теории вероятностей. Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Нормальный закон распределения. Понятие функции случайной величины. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел.

    реферат [146,5 K], добавлен 19.08.2015

  • Теория вероятностей. Коэффициенты использования рабочего времени. Закон распределения случайной величины. Функция плотности. Математическое ожидание. Закон распределения с математическим ожиданием. Статистика. Доверительный интервал. Выборочная средняя.

    контрольная работа [178,3 K], добавлен 24.11.2008

  • Случайное событие и его вероятность. Теорема сложения вероятностей. Закон равномерной плотности вероятности. Случайные величины. Функция распределения и ее свойства. Как наука теория вероятности зародилась в 17 веке.

    реферат [96,2 K], добавлен 12.02.2005

  • Исследования Дж. Кардано и Н. Тарталья в области решения первичных задач теории вероятностей. Вклад Паскаля и Ферма в развитие теории вероятностей. Работа Х. Гюйгенса. Первые исследования по демографии. Формирование понятия геометрической вероятности.

    курсовая работа [115,9 K], добавлен 24.11.2010

  • Вероятность попадания случайной величины Х в заданный интервал. Построение графика функции распределения случайной величины. Определение вероятности того, что наудачу взятое изделие отвечает стандарту. Закон распределения дискретной случайной величины.

    контрольная работа [104,7 K], добавлен 24.01.2013

  • Изучение закономерностей массовых случайных явлений. Степень взаимосвязи теории вероятностей и статистики. Невозможные, возможные и достоверные события. Статистическое, классическое, геометрическое, аксиоматическое определение вероятности. Формула Бейеса.

    реферат [114,7 K], добавлен 08.05.2011

  • Функциональные и степенные ряды. Разложение функций в ряды Тейлора и Макларена. Теорема Дерихле. Основные понятия в теории вероятностей. Теорема умножения и сложения вероятностей независимых событий. Формулы Бейеса, Бернулли. Локальная теорема Лапласа.

    методичка [96,6 K], добавлен 25.12.2010

  • Практическиое решение задач по теории вероятности. Задача на условную вероятность. Задача на подсчет вероятностей. Задача на формулу полной вероятности. Задача на теорему о повторении опытов. Задача на умножение вероятностей. Задача на схему случаев.

    контрольная работа [29,7 K], добавлен 24.09.2008

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.